ОБЗОР СЖАТИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Большие модели ИИ потребляют слишком много памяти. Они медленно работают на мобильных устройствах. Их размещение в облаке обходится слишком дорого.
Сжатие нейронных сетей решает эти проблемы. Оно делает модели меньше и быстрее без существенной потери точности.
Вам следует знать эти три основных метода:
- Прунинг (Pruning): удаляет ненужные связи или нейроны. Он отсекает те части модели, которые не приносят большой пользы.
- Квантование (Quantization): снижает точность чисел, используемых в модели. Вместо сложных десятичных дробей используются более простые числа. Это экономит огромное количество места.
- Дистилляция знаний (Knowledge Distillation): обучает маленькую модель имитировать большую модель. Маленькая модель учится у большой и получает схожие результаты, используя меньше ресурсов.
Использование этих методов помогает развертывать ИИ на периферийных устройствах (edge devices). Вы получаете более высокую скорость и более низкие затраты.
Source: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi